Uczenie maszynowe w Pythonie. Receptury. Od przygotowania danych do deep learningu. Wydanie II

Kyle Gallatin, Chris Albon

W ciągu ostatnich lat techniki uczenia maszynowego rozwijały się z niezwykłą dynamiką, rewolucjonizując pracę w różnych branżach. Obecnie do uczenia maszynowego najczęściej używa się Pythona i jego bibliotek. Znajomość najnowszych wydań tych narzędzi umożliwia efektywne tworzenie wyrafinowanych systemów uczących się. Oto zaktualizowane wydanie popularnego przewodnika, dzięki któremu skorzystasz z ponad dwustu sprawdzonych receptur bazujących na najnowszych wydaniach bibliotek Pythona. Wystarczy, że skopiujesz i dostosujesz kod do swoich potrzeb. Możesz też go uruchamiać i testować za pomocą przykładowego zbioru danych. W książce znajdziesz receptury przydatne do rozwiązywania szerokiego spektrum problemów, od przygotowania i wczytania danych aż po trenowanie modeli i korzystanie z sieci neuronowych. W ten sposób wyjdziesz poza rozważania teoretyczne czy też matematyczne koncepcje i zaczniesz tworzyć aplikacje korzystające z uczenia maszynowego. Poznaj receptury dotyczące: pracy z danymi w wielu formatach, z bazami i magazynami danych redukcji wymiarowości, jak również oceny i wyboru modelu regresji liniowej i logistycznej, drzew i lasów, a także k-najbliższych sąsiadów maszyn wektorów nośnych (SVM), naiwnej klasyfikacji bayesowskiej i klasteryzacji udostępniania wytrenowanych modeli za pomocą wielu frameworków Długo szukałam książki, która spójnie przedstawiałaby algorytm ANN, hiperpłaszczyzny i wybór cech za pomocą losowego lasu. I wtedy pojawiła się ta pozycja! Vicki Boykis, inżynier uczenia maszynowego w Duo